Optimering under usikkerhet

Emnet gir kunnskap om metoder og modeller for optimeringsbasert beslutningsstøtte under usikkerhet og risiko. Kurset består av tre beslektede deler:

• teoretisk del
• algoritmer og programvare
• applikasjoner, bl.a. innen finans og produksjonsplanlegging, energi, telecom

Emnet undervises neste gang høsten 2022.

Emnets posisjon og funksjon i studiet:

Emnet er ment å være et emne for ph.d.-studenter ved IØT og andre institutter som arbeider med teoretiske og praktiske optimeringsproblemstillinger innen forskjellige bransjer av industri og tjenester med vesentlig usikkerhet om data og andre elementer av problemstilling. Emnet bygger på kurser i optimering i IØTs masterstudium og grunnleggende kunnskap innen sannsynlighetsteori eller tilsvarende kunnskap.

Emnet skal formidle følgende kunnskap: Det teoretiske grunnlaget for formulering, analyse og løsning av problemer innen stokastisk optimering samt relevante applikasjoner. Gi trening innen forskning i området optimering under usikkerhet.

Emnet skal gi studentene følgende ferdigheter: Gi trening i bruk av optimeringsmodeller for løsning av planleggings- og økonomiske problemer med usikkerhet innen energi, produksjon, logistikk, transport, finans, telekom.

Andre viktige læringsmål: Gi trening i bruk av relevant programvare for løsning av optimeringsmodeller under usikkerhet.

Forelesninger og frivillige øvinger. Kurset kan gis i form av intensive forelesninger flere timer pr. dag, flere dager i uka i løpet av få uker.